統計學原理中統計分組遵循的原則是什麼

2021-05-23 21:53:07 字數 5858 閱讀 7176

1樓:我是一個麻瓜啊

科學的統計分組應遵循兩個原則:

1、必須符合「窮盡原則」,就是使總體中的每一個單位都應有組可歸,或者說各分組的空間足以容納總體的所有單位。

2、必須遵守「互斥原則「,即總體任一單位都只能歸屬於一組,而不能同時或可能歸屬於幾個組。

2樓:匿名使用者

統計分組必須遵循兩個原則:窮盡原則和互斥原則。

(黃良文《統計學(修訂第三版)》p35)

3樓:拒絕回答醫療的

統計資料分組的關鍵在於分組標誌

的選擇和各組界限的劃分。

(一)分組標誌的選擇

分組標誌的選擇是統計分組的核心問題,分組標誌就是對統計總體進行分組的標準或依據。選擇正確分組標誌,是統計分組能充分發揮其作用的前提。總體單位一經分組,就突出了各單位在分組標誌下的差異,同時則掩蓋了總體單位在其他標誌下的不同。

所以,同一總體由於選擇的分組標誌不同,對其認識可能會得出不同甚至相反的結論。為了保證統計分組科學合理,選擇分組標誌必須遵循窮盡的原則、互斥原則和反映事物本質的原則。

(二)統計分組方法

分組標誌一經選定,就要在分組標誌變異範圍內劃定各相鄰組間的性質界限和數量界限。根據分組標誌的不同特徵,統計總體可以按品質標誌分組,也可以按數量標誌分組。

1 按品質標誌分組

按品質標誌分組是按物件的屬性特徵分組,它又分簡單品質分組和和複雜品質分組兩種情況。

(1)簡單的品質標誌分組 簡單的品質分組是指分組標誌一經確定,組的名稱和組數也就隨之確定,而且各單位應分在哪一組也比較明確,不存在組與組之間界限區分的困難分組。例如,人口按性別分為男、女兩組,具體到每一個人應該分在哪一組是一目瞭然的。

(2)複雜的品質標誌分組 有些現象按品質標誌分組是比較複雜的,如工業部門分類、人口職業分類等。對這些複雜問題的分組,統計學上稱為分類。統計分類不僅涉及複雜的分組技術,而且涉及國家的政策和科學理論。

為保證各種分類的科學性,統一性和完整性,便於各個部門掌握和使用,國家統計局會同有關部門制定了統一的分類目錄,在全國範圍內實行。如商品分類目錄、工業產品分類目錄、工業部門分類目錄等。

在統計分類中,反映國民經濟結構的基本分類主要有如下幾種。

①經濟形式分類,它是以生產資料所有制形式為基礎的重要的經濟分類。

②國民經濟部門(行業)分類,我國採用部門、大類、中類和小類4級分類制。

③三次產業分類,它是在部門(行業)分類的基礎上進行的。

④社會生產的甲乙部門分類。它是根據馬克思再生產原理,按產品的主要經濟用途進行分類的。

⑤工業部門分類。它是先把工業分為採掘業和製造業兩大部分,然後再分為大類、中類、小類三個層次。

⑤隸屬關係分類。它是按企業的業務隸屬關係和行政領導關係進行的分類。

⑦地區分類。它是按我國現行的行政區劃進行的分類。

⑧在業人口的職業分類。它是以在業人口本人所從事的工作性質的同一性進行的分類。

2 按數量標誌分組

按數量標誌分組是指選擇反映事物數量差異的數量標誌,根據其變異範圍區分各組界限,將總體劃分為若干個性質不同的組成部分。

例如,研究居民家庭貧富狀態時,按恩格爾係數(即食品類支出佔整個居民家庭消費支出的比重)分組,將其在60%以上的劃分為貧困家庭;50%~60%的為溫飽家庭;40%~50%為小康家庭;40%以下的為富裕家庭。

再如,我國在研究人的成長狀況時,按年齡分組,0~6歲為嬰幼兒;7~17歲為少年兒童;18~59歲為中青年;60歲(其中,女性為55歲)以上為老年。

數量標誌反映的是事物特定內容的數量特徵,其概念是具體明確的,但按數量標誌分組,並不是單純地確定各組間的數量差異,而是要通過分組體現的數量變化來確定現象的不同性質和不同型別。因此,根據變數值的大小來準確劃分性質不同的各組界限並不容易,這要求在按數量標誌分組時,首先分析總體中可能有多少種性質不同的組成部分,然後再研究確定各組成部分之間的數量界限。

根據總體各單位某一數量標誌值的變動特徵,可供選擇的分組方式有單項式分組和組距式分組兩種。

(1)單項式分組 單項式分組是指按每一個具體變數值對現象總體所進行的分組。

單項式分組一般適用於離散型變數,且變數值不多、變動範圍較小的情況。當離散型變數變動範圍比較大、總體單位數又很多的情況下,若採用單項式分組,把每一變數值作為一組,則必然會使分組的組數過多,各組次數過於分散,不能反映總體內部各部分的性質和差異,從而失去了統計分組的真正意義。至於連續型變數,由於其變數值無法—一列舉,更不能採用單項式分組,因此在這些情況下就需要採用組距式分組方法。

(2)組距式分組 組距式分組是指按變數值的一定範圍對現象總體所進行的分組。在現象總體的變動範圍內,將其劃分為若干個區間,各區間內的所有變數值作為一組,其性質相同,組與組之間的性質相異。與單項式分組相比較,各組的變數值不是某一具體的點值,而是一個區間。

例如,某市職工家庭戶平均收入分組情況如表3.2所示。

組距式分組一般在變數值變動幅度較大的條件下采用。在組距式分組中,涉及到組限、組距、組數、組中值等分組要素。

①組限 組限是用來表示各組之間界限的變數值,是決定事物質量的數量界限。其中,在每一組中最小的變數值為下組限,簡稱為下限;最大的變數值為上組限,簡稱為上限。

②組距 組距是指一組變數值的區間長度,也就是每一組的上限與下限之間的距離。即:組距=上限-下限。

組距式分組中,根據各組的組距是否相等可以分為等距分組和異距分組。各組組距都相等的分組稱為等距分組,各組組距不相等的分組則稱為異距分組,或稱不等距分組。

③組數 組數即分組個數。在所研究總體一定的情況下,組數的多少和組距的大小是緊密聯絡的。一般說來,組數和組距成反比關係,即組數少,則組距大;組數多,則組距小。

如果組數太多,組距過小,會使分組資料繁瑣、龐雜,難以顯現總體現象的特徵和分佈規律;如果組數太少,組距過大,可能會失去分組的意義,達不到正確反映客觀事實的目的。在確定組距和組數時,應注意保證各組都能有足夠的單位數,組數既不能太多,也不宜太少,應以能充分、準確體現現象的分佈特徵為宜。

④組中值 組中值即組距的中點數值,它是各組變數值的代表水平。在重合式組限的分組中,它是各組上限與下限的簡單平均數;在非重合式組限的分組中,它是本組下限與後一組下限的簡單平均數。

在組距式分組中,組距掩蓋了分佈在組內各單位的實際變數值,因此需要用組中值來代表該組的一般水平,這就是組中值在統計分析中被廣泛採用的原因。

統計資料分組的原則和方法是什麼? 50

4樓:匿名使用者

統計資料分組的關鍵在於分組標誌的選擇和各組界

限的劃分。

(一)分組標誌的選擇

分組標誌的選擇是統計分組的核心問題,分組標誌就是對統計總體進行分組的標準或依據。選擇正確分組標誌,是統計分組能充分發揮其作用的前提。總體單位一經分組,就突出了各單位在分組標誌下的差異,同時則掩蓋了總體單位在其他標誌下的不同。

所以,同一總體由於選擇的分組標誌不同,對其認識可能會得出不同甚至相反的結論。為了保證統計分組科學合理,選擇分組標誌必須遵循窮盡的原則、互斥原則和反映事物本質的原則。

(二)統計分組方法

分組標誌一經選定,就要在分組標誌變異範圍內劃定各相鄰組間的性質界限和數量界限。根據分組標誌的不同特徵,統計總體可以按品質標誌分組,也可以按數量標誌分組。

1 按品質標誌分組

按品質標誌分組是按物件的屬性特徵分組,它又分簡單品質分組和和複雜品質分組兩種情況。

(1)簡單的品質標誌分組 簡單的品質分組是指分組標誌一經確定,組的名稱和組數也就隨之確定,而且各單位應分在哪一組也比較明確,不存在組與組之間界限區分的困難分組。例如,人口按性別分為男、女兩組,具體到每一個人應該分在哪一組是一目瞭然的。

(2)複雜的品質標誌分組 有些現象按品質標誌分組是比較複雜的,如工業部門分類、人口職業分類等。對這些複雜問題的分組,統計學上稱為分類。統計分類不僅涉及複雜的分組技術,而且涉及國家的政策和科學理論。

為保證各種分類的科學性,統一性和完整性,便於各個部門掌握和使用,國家統計局會同有關部門制定了統一的分類目錄,在全國範圍內實行。如商品分類目錄、工業產品分類目錄、工業部門分類目錄等。

在統計分類中,反映國民經濟結構的基本分類主要有如下幾種。

①經濟形式分類,它是以生產資料所有制形式為基礎的重要的經濟分類。

②國民經濟部門(行業)分類,我國採用部門、大類、中類和小類4級分類制。

③三次產業分類,它是在部門(行業)分類的基礎上進行的。

④社會生產的甲乙部門分類。它是根據馬克思再生產原理,按產品的主要經濟用途進行分類的。

⑤工業部門分類。它是先把工業分為採掘業和製造業兩大部分,然後再分為大類、中類、小類三個層次。

⑤隸屬關係分類。它是按企業的業務隸屬關係和行政領導關係進行的分類。

⑦地區分類。它是按我國現行的行政區劃進行的分類。

⑧在業人口的職業分類。它是以在業人口本人所從事的工作性質的同一性進行的分類。

2 按數量標誌分組

按數量標誌分組是指選擇反映事物數量差異的數量標誌,根據其變異範圍區分各組界限,將總體劃分為若干個性質不同的組成部分。

例如,研究居民家庭貧富狀態時,按恩格爾係數(即食品類支出佔整個居民家庭消費支出的比重)分組,將其在60%以上的劃分為貧困家庭;50%~60%的為溫飽家庭;40%~50%為小康家庭;40%以下的為富裕家庭。

再如,我國在研究人的成長狀況時,按年齡分組,0~6歲為嬰幼兒;7~17歲為少年兒童;18~59歲為中青年;60歲(其中,女性為55歲)以上為老年。

數量標誌反映的是事物特定內容的數量特徵,其概念是具體明確的,但按數量標誌分組,並不是單純地確定各組間的數量差異,而是要通過分組體現的數量變化來確定現象的不同性質和不同型別。因此,根據變數值的大小來準確劃分性質不同的各組界限並不容易,這要求在按數量標誌分組時,首先分析總體中可能有多少種性質不同的組成部分,然後再研究確定各組成部分之間的數量界限。

根據總體各單位某一數量標誌值的變動特徵,可供選擇的分組方式有單項式分組和組距式分組兩種。

(1)單項式分組 單項式分組是指按每一個具體變數值對現象總體所進行的分組。

單項式分組一般適用於離散型變數,且變數值不多、變動範圍較小的情況。當離散型變數變動範圍比較大、總體單位數又很多的情況下,若採用單項式分組,把每一變數值作為一組,則必然會使分組的組數過多,各組次數過於分散,不能反映總體內部各部分的性質和差異,從而失去了統計分組的真正意義。至於連續型變數,由於其變數值無法—一列舉,更不能採用單項式分組,因此在這些情況下就需要採用組距式分組方法。

(2)組距式分組 組距式分組是指按變數值的一定範圍對現象總體所進行的分組。在現象總體的變動範圍內,將其劃分為若干個區間,各區間內的所有變數值作為一組,其性質相同,組與組之間的性質相異。與單項式分組相比較,各組的變數值不是某一具體的點值,而是一個區間。

例如,某市職工家庭戶平均收入分組情況如表3.2所示。

組距式分組一般在變數值變動幅度較大的條件下采用。在組距式分組中,涉及到組限、組距、組數、組中值等分組要素。

①組限 組限是用來表示各組之間界限的變數值,是決定事物質量的數量界限。其中,在每一組中最小的變數值為下組限,簡稱為下限;最大的變數值為上組限,簡稱為上限。

②組距 組距是指一組變數值的區間長度,也就是每一組的上限與下限之間的距離。即:組距=上限-下限。

組距式分組中,根據各組的組距是否相等可以分為等距分組和異距分組。各組組距都相等的分組稱為等距分組,各組組距不相等的分組則稱為異距分組,或稱不等距分組。

③組數 組數即分組個數。在所研究總體一定的情況下,組數的多少和組距的大小是緊密聯絡的。一般說來,組數和組距成反比關係,即組數少,則組距大;組數多,則組距小。

如果組數太多,組距過小,會使分組資料繁瑣、龐雜,難以顯現總體現象的特徵和分佈規律;如果組數太少,組距過大,可能會失去分組的意義,達不到正確反映客觀事實的目的。在確定組距和組數時,應注意保證各組都能有足夠的單位數,組數既不能太多,也不宜太少,應以能充分、準確體現現象的分佈特徵為宜。

④組中值 組中值即組距的中點數值,它是各組變數值的代表水平。在重合式組限的分組中,它是各組上限與下限的簡單平均數;在非重合式組限的分組中,它是本組下限與後一組下限的簡單平均數。

在組距式分組中,組距掩蓋了分佈在組內各單位的實際變數值,因此需要用組中值來代表該組的一般水平,這就是組中值在統計分析中被廣泛採用的原因。

統計學原理,統計學原理怎麼複習啊??

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